当我看到《EffectiveSTL》的时候，我的感触是相见恨晚，做C++开发要是不知道这些东西，显然不够格。
其实每种技术都有他本人的特点，都有他本人的取舍，你如果想使用STL就要按照他的方式来玩，我们平时的主官感觉对STL来说并不一定都适用。
什么时候用什么容器，什么时候用什么迭代器，什么时候用什么算法，什么时候不该用循环，这本书都做了解答，可以不夸张的说，这本书看过了才能说本人会用STL了。

作为一种灵活性极强的构架风格，时下微服务在各种开发项目中日益普及。
在这种架构中，应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务，它们通过RESTAPIs相互协作。
通过这个设计原则，开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。
同时，基于这些特性，很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。
然而凡事都有两面性，当开发者从微服务架构获得敏捷时，观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。
如图1所示，多个服务工作联合对用户请求产生响应；
在生产环境中，应用程序执行过程中端到端的视图对快速诊断并解决功能退化问题至关重要的，而应用中多达数十的微服务（每个还对应数百个实例）使得理解这点变得非常困难。
信息是如何在服务中穿梭流动的

jstl需求导入的两个jar包：jstl.jar和standard.jarjstljar包，jsp页面使用jstl方便对数据的迭代显示等。
Jstl.jar包是一款java中项目中如果要使用JSTL和EL表达式,就必须导入jstl.jar和standard.jar文件,可以让程序猿们在日常生活中更节约时间。
需求的童鞋可以下载学习使用，下载地址安全无误！

运用牛顿方法解非线性方程组雅可比迭代jacobimatlab代码

根据分布式压缩感知理论,提出一种宽带协作频谱感知的方式。
该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。
同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。
该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。
仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法功能更优,所需的滤波器数更少。

上次传的Jacobi迭代法解方程的资源忘了把这个代码传上去这次补上

谢谢之前那位朋友提示，之前不完全，现在补充了遗漏的！要做Turbo，感觉是绕不开Dr.wuyufei的数学架构的,我在里面详细注释了。
本文作为学习用，很具有参考价值！本文在结果中详细列出了每次迭代的误码率，迭代次数可调，结果运行时间较长，这个很正常。
译码部分的log-map算法调通了，sova有代码，并没有调，下载的朋友们需要注意了！%**************Dr.wuyufei的典型Turbo系统主函数********************************%Thisscriptsimulatestheclassicalturboencoding-decodingsystem.%Itsimulatesparallelconcatenatedconvolutionalcodes.%Twocomponentrate1/2RSC(RecursiveSystematicConvolutional)componentencodersareassumed.%%Firstencoderisterminatedwithtailsbits.(Info+tail)bitsarescrambledandpassedto%thesecondencoder,whilesecondencoderisleftopenwithouttailbitsofitself.%%Randominformationbitsaremodulatedinto+1/-1,andtransmittedthroughaAWGNchannel.%Interleaversarerandomlygeneratedforeachframe.%Whileit'sUNECESSARYinourfirstversion!%%Log-MAPalgorithmwithoutquantizationorapproximationisused.%Bymakinguseofln(e^x+e^y)=max(x,y)+ln(1+e^(-abs(x-y))),%theLog-MAPcanbesimplifiedwithalook-uptableforthecorrectionfunction.%Ifuseapproximationln(e^x+e^y)=max(x,y),itbecomesMAX-Log-MAP.

初始聚类中心给定。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。

用高斯—赛德尔迭代法求解方程组的c程序完成的实验报告

美团外卖自2013年创建以来，业务不断高速发展。
目前美团外卖日完成订单量已突破1800万，成为美团点评最重要的业务之一。
美团外卖的用户端入口，从单一的外卖独立App，拓展为外卖、美团、点评等多个App入口。
美团外卖所承载的业务，也从单一的餐饮业务，发展到餐饮、超市、生鲜、果蔬、药品、鲜花、蛋糕、跑腿等十多个大品类业务。
业务的快速发展对客户端架构不断提出新的挑战。
很早之前，外卖作为孵化中的项目只有美团外卖App（下文简称外卖App）一个入口，后来外卖作为一个子频道接入到美团App（下文简称外卖频道），两端业务并行迭代开发。
早期为了快速上线，开发同学直接将外卖App的代码拷贝一份到外卖频道，做了简

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。